GEO从零起步：90天怎么做

GEO，即生成式引擎优化，是通过调整网站技术、内容结构和外部平台覆盖，让品牌信息更容易被生成式人工智能（AI）检索、理解和引用。这里的生成式AI，指能够根据用户问题自动组织并生成答案的人工智能系统。

如果企业准备从零开始，可以把第一个执行周期分成三段：前30天完成诊断和基础建设，中间30天改造内容，最后30天扩大覆盖并复测。90天不是效果承诺，而是第一次完整验收的时间窗口。

设定这个周期，不是为了保证某项指标一定达到多少，而是为了建立一套可以前后对比的执行流程。每30天完成一组任务并检查产出；第90天使用同样的问题、AI引擎和记录方式重新测试，判断投入是否带来了变化。

先看清90天分别做什么

阶段	核心任务	主要产出	验收重点
第1—30天：诊断与基础建设	记录优化前的数据，改善页面可访问性，盘点现有内容，准备外部账号	120个基线数据点；20个以上页面完成结构化数据标记；A/B/C内容分级表；至少5个外部平台账号	得到明确的品牌提及率和引用来源出现率。行业常见起点分别低于5%和接近0，实际结果以本次测试为准
第31—60天：内容改造	发布旗舰长文，改造产品页，制作长视频	2900词以上的长文；20个以上改造后的产品页；至少5条长视频	长文具备摘要、事实清单、对比表和常见问题；产品页正文和结构化数据按计划完成
第61—90天：扩大覆盖并复测	增加多平台提及，安排行业投稿，重新测试固定问题	社区及问答平台内容；1—2篇行业投稿；120个复测数据点及对比报告	检查季度品牌提及总数、品牌内容被AI引用的比例和品牌提及率是否发生变化

以上阶段划分和任务清单来自《星盒中国出海GEO实战白皮书v3.1》第四章。

GEO从零起步：90天怎么做

为什么第一次完整复测要等90天

部分改动当天就能完成。一篇结构混乱的文章，经过结论前置、补充表格和增加常见问题后，表达会立即变得清楚。

但页面改好，不等于AI引擎会立即引用。搜索引擎和相关平台还要重新读取页面、更新收录信息并调整排序，企业也需要经过多轮测试，才能判断变化是否持续。多个公开案例显示，这段等待时间大约为1—3个月。

SEO，即搜索引擎优化，通常以3—6个月作为观察周期，等待页面排名、外部链接和网站整体表现发生变化。GEO同样依赖搜索引擎收录，但还要继续检查页面中的内容能否被生成式AI选中、拆分并引用。

因此，90天适合作为第一次完整复测的时间点。它能够覆盖诊断、改造、发布和复测，也能减少企业因为几次偶然提及，就过早判断项目有效或无效的情况。

GEO从零起步：90天怎么做

第1—30天：记录起点，先让页面能被读取

很多企业刚开始做GEO，就准备批量发布文章，却没有保存优化前的数据。三个月后，即使品牌偶尔出现在AI答案中，也无法判断这是优化带来的变化，还是正常波动。

第一个月最重要的工作，是把起点记录清楚。

第一周：建立120个基线数据点

先准备30条固定测试问题，本文把这些问题称为“提示词”。它们需要覆盖四类用户需求：

品牌词： 用户直接询问品牌时，AI如何介绍；
品类词： 用户没有指定品牌时，品牌能否进入推荐结果；
对比词： 用户同时询问品牌和竞品时，AI如何评价；
采购词： 用户表达选择、询价或采购需求时，品牌是否出现。

把30条提示词分别放入4个AI引擎测试，就能得到30×4＝120个数据点。

海外项目可以测试ChatGPT、Perplexity、Gemini和Claude；国内项目可以根据业务情况选择豆包、DeepSeek、元宝和文心一言。

每个数据点至少记录四项内容：

答案是否提到品牌名；
品牌是否进入推荐或候选清单；
答案引用了哪些网页地址，也就是URL；
同时出现了哪些竞品。

这120个数据点必须完整保存。第90天复测时，只有继续使用相同的问题、引擎和记录方式，前后结果才具有可比性。

按照白皮书采用的行业口径，品牌在首次诊断中的提及率通常低于5%，引用来源出现率通常为0。这些数字只能用作参考，企业的真实起点必须以实际测试结果为准。

接下来：解决页面读取问题

完成诊断后，需要检查官网是否便于搜索引擎和AI爬虫读取。爬虫是自动访问网页、读取内容并把信息带回搜索或AI系统的程序。

主要工作包括：

在20个以上的重要页面部署合适的Schema结构化数据标记；
向Google和Bing提交sitemap，也就是列出网站重要页面的网站地图文件；
检查robots.txt，也就是用于说明哪些爬虫可以访问哪些页面的规则文件；
根据业务需要处理30多种AI爬虫的User-Agent，即爬虫向网站表明自身身份的字符串；
检查依赖纯前端渲染的单页应用，必要时改为服务端渲染，让服务器直接返回完整页面内容。

Schema是一种帮助机器识别页面信息的结构化数据标记。它可以说明页面中的哪些内容属于产品、机构或常见问题，但不能代替正文。

JavaScript是一种常见的网页脚本语言。如果网页正文必须等浏览器运行JavaScript后才会出现，而爬虫又不执行这些脚本，就可能读不到完整内容。服务端渲染的作用，是在页面发给访问者或爬虫之前，先由服务器生成完整正文。

文章写得再好，只要爬虫无法读取，就很难进入AI答案的引用范围。

对现有内容进行A/B/C分级

技术问题处理后，再按内容是否值得继续投入，将官网文章分成三档：

A档： 主题重要、事实充分，调整结构后可以继续使用；
B档： 选题仍有价值，但正文需要重写；
C档： 信息过时、重复严重或缺少实际价值，不建议继续投入。

行业参考口径中，A档内容通常不到10%，B档约占30%，C档约占60%。这不是企业必须达到的固定比例，而是一个盘点标准，用来判断现有内容中有多少值得改造，又有多少具备被引用的可能。

最后一周：准备外部内容账号

第一个30天结束前，应根据目标市场开通至少5个外部平台账号。

海外常见选择包括LinkedIn和YouTube；国内可以考虑知乎、微信公众号、B站、百家号和抖音等平台。

这一步只要求完成账号注册和发布条件准备，不必同时更新所有平台。进入第二阶段后，再根据目标AI引擎的内容偏好确定发布顺序。

第31—60天：让每段内容都能独立回答问题

第二阶段集中处理三类内容：旗舰长文、产品页和长视频。

这一阶段不是单纯增加发布数量，而是让每篇文章、每个页面和每条视频都能回答明确问题，并提供可以核验、脱离上下文也能看懂的信息。

旗舰长文不能只追求字数

本文采用的行业口径引用了seoClarity的数据：2900词以上的长文，比800词以下的短文引用率高59%。

长文有更多空间回答相关问题，也能提供更多可以单独引用的信息。但字数本身不是目标。内容重复、结构松散的文章，即使超过2900词，也未必能给出清楚答案。

一篇旗舰长文可以包含：

一段不超过40字的简要答案；
5—7条带数字的关键事实；
至少一个对比表；
6—8个常见问题；
先给结论，再补依据、适用条件、例外情况和执行方法的段落结构。

传统SEO主要以整页排名为目标，常关注关键词、外部链接和页面整体表现。GEO还要考虑生成式AI能否从页面中找到一段可以直接使用的内容。因此，段落应尽量简短，结论要明确，每段只处理一个主要问题。

产品页要回答真实问题，案例必须有依据

产品页不能只有功能说明和宣传语。

按照本文采用的路线图，每个重点产品页应增加至少8个常见问题和1个包含具体数字的案例，同时部署Product和FAQPage两类结构化数据。Product用于标记产品信息，FAQPage用于标记常见问题及其答案。

常见问题应来自客户真正关心的事项，例如：

产品适用于哪些场景；
价格由哪些部分构成；
实施周期需要多久；
需要满足哪些兼容条件；
具体交付范围是什么；
产品存在哪些限制。

案例中的数字必须有实际依据，不能为了满足页面格式而编造结果。

第二阶段计划改造20个以上的重要产品页。验收时不能只统计页面数量，还要逐页检查常见问题、案例和结构化数据是否完整。

视频先把问题讲完整，再考虑剪成短内容

本文引用的行业数据显示，在被引用的YouTube视频中，8分钟以上长视频的占比达到94%，短视频被引用的情况很少。

如果团队精力有限，应优先制作能够完整说明问题的长视频，再考虑把其中的内容剪成短视频。

国内没有与YouTube完全对应的平台，但B站上的产品测评和知识科普视频也能提供较完整的文字和讲解信息，并可能被DeepSeek、Kimi等引擎读取。

第二阶段可以把“至少发布5条长视频”作为执行目标，但数量不能代替内容质量。每条视频都应集中回答一个明确问题，并提供可以核验的信息。

第61—90天：增加有效提及，完成第一次复测

进入第三阶段后，不应继续盲目增加文章数量。此时更重要的，是让品牌在不同来源中获得与业务相关的自然提及，并建立持续监测机制。

Profound的监测样本显示，同一个问题的AI答案有70%的时间会发生变化；在新答案中，45.5%的引用来源会被替换。

这意味着，一次被引用不代表以后会持续出现，一次测试也不能证明品牌已经获得稳定曝光。

增加不同来源中的自然提及

第三阶段可以安排以下工作：

在社区平台积累与业务相关的讨论；
在问答平台发布能够独立解决问题的回答；
向行业媒体投稿1—2篇；
在已经开通的外部账号中持续更新专业内容。

白皮书采用的季度参考目标是品牌提及总数达到100次以上。低于这一数量时，现有提及可能还不足以形成稳定的品牌识别依据。

这里的“提及”不是机械重复品牌名。内容必须与用户问题有关，也必须符合平台规则。重复发布相似内容，不能证明品牌的专业性，还可能带来平台处罚和合规风险。

用完全相同的问题进行复测

第61—90天，需要重新运行第一周保存的30条提示词，并在相同的4个引擎中测试，再次形成120个数据点。

前后对比时，重点检查：

品牌提及率是否提高；
品牌进入候选清单的次数是否增加；
品牌自有页面或外部内容被引用的次数是否增加；
哪些问题仍然主要出现竞品；
新增引用来自哪些平台和页面。

只有问题相同、引擎相同、记录口径相同，才能判断这90天内究竟发生了什么变化。

单独检查来自AI应用的流量

官网分析工具还需要建立AI来源的自定义渠道分组，把从生成式AI应用进入网站的访问单独归类。

需要注意的是，AI应用的手机端经常会移除来源信息，部分访问可能被记录为“直接流量”，也就是分析工具无法识别具体来源的访问。因此，分析工具中的AI来源数据通常会低估实际访问量。

评估效果时，应把流量数据与提示词复测结果、引用来源和销售线索记录放在一起判断，不能只看其中一项。

为什么预算建议按内容70%、技术30%分配

本文采用的行业参考比例是：内容70%，技术30%。

2026年5月15日，Google搜索关系团队发布的官方指南指出，为生成式AI搜索进行优化，本质上仍然是在改善搜索体验。指南明确表示，以下三类项目不需要作为重点投入：

AI专用的llms.txt文件；
AI专用Schema标签包；
把内容强行拆成50词以下的信息片段。

Google给出的重点仍然是三项：具有专业视角的独特内容、清晰且可以被抓取的技术结构，以及符合所在行业规范的页面。

这不意味着Schema、robots.txt和页面可访问性不需要处理。它们仍然是必要工作，只是通常成本较低，而且大多属于阶段性投入。

真正决定AI引擎是否有内容可以引用的，是长文、产品页、案例、视频和持续更新。因此，中小企业不适合先把大部分预算投入技术配置，再等以后补内容。更合理的顺序是，先用几天到两周完成必要的技术调整，再把主要预算和人员投入内容改造。

SEO和GEO不是替代关系

如果把GEO理解成“SEO已经过时”，执行方向就会出现偏差。

GEO的第一步仍然是确保内容能够被检索。本文引用的Google官方数据显示，AI搜索引擎的底层检索有86%仍然依赖Bing和Google的索引系统。索引可以理解为搜索引擎读取网页后建立的可检索记录。如果页面没有被正常收录，AI引擎通常也很难读取。

两者的主要差异，发生在内容被检索以后：

SEO以页面为主要单位， 目标是让页面进入搜索结果前列；
GEO更关注页面中的具体信息， 目标是让这些内容被生成式AI选中并复述。

传统SEO常用关键词、外部链接和页面整体表现判断排名。GEO还要考虑内容意思与用户问题是否匹配、信息是否可信、数据是否及时、文字是否容易理解，以及品牌名称、身份和关键信息在不同页面与平台中是否一致。

简单说，SEO关注页面排在什么位置，GEO关注页面中的哪段信息会进入答案。两者需要的基础能力相通，但验收指标不同。

国内也是如此。开始GEO之前，百度收录、微信搜一搜收录和抖音站内搜索收录仍然需要处理，不能省略。

国内和海外的差异，主要在内容平台

海外GEO主要面向ChatGPT、Perplexity和Google的AI概览。AI概览的英文名称是AI Overviews，指Google直接显示在搜索结果页中的AI生成摘要。常见的权威来源包括Wikipedia、LinkedIn、Reddit和YouTube，企业独立站也有较多被引用的机会。

国内主要面向豆包、DeepSeek、元宝、文心一言和通义千问。不同引擎依赖的内容平台存在明显差异：

海外平台	国内常见对应平台	主要作用
Wikipedia	百度百科、搜狗百科	建立相对稳定的品牌身份和基础信息
Reddit、Quora	知乎	提供问答、讨论和专业观点
YouTube	B站、视频号	承载测评、科普和完整讲解
LinkedIn	微信公众号	发布机构和专业内容

具体到不同引擎，本文采用的行业观察是：

豆包偏好抖音短视频、抖音百科和今日头条内容；
文心一言主要引用百家号和百度百科；
元宝对微信公众号内容的依赖很高；
DeepSeek和Kimi更偏向知乎、技术社区CSDN等知识和技术平台。

因此，国内GEO不适合只集中运营一个平台。企业至少需要根据目标引擎，评估微信公众号、百家号、抖音和知乎是否已经覆盖。

另一个差异是，海外AI引擎引用企业独立站的情况相对更多；国内引擎更依赖大型平台和权威媒体，企业独立站被直接引用的情况较少。

因此，国内项目应适当提高平台内容的预算比重；海外项目则可以把企业官网作为主要内容来源。

90天以后，怎样看待结果

90天是第一次完整验收，不是项目结束时间。

公开资料中有一个被归入90天路线的中国出海厂商案例，其AI可见度从25%提高到88%。但该案例没有披露足够的实施周期和执行细节，因此只能作为样本参考，不能据此承诺具体结果。

结合多个公开案例的行业推算，90—180天的中位数参考包括：

AI引用率从30%提高到60%—80%；
月度合格销售线索，也就是符合企业筛选条件的潜在客户，有从个位数提高到原来约2—3倍的样本；
来自AI引擎的流量占注册量的比例约为5%—10%。

这些数据反映的是行业参考区间。实际结果会受到行业竞争、原有内容质量、品牌知名度、平台收录情况和持续投入程度影响，不构成效果承诺。

六个常见执行问题

1. 做好Schema，是否就算完成GEO？

不算。

Schema可以帮助不同平台识别品牌、产品等信息，也能辅助第三方AI程序理解页面。但Google已经明确表示，AI专用Schema不是必需项。

结构化数据可以提高页面被机器识别的程度，却不能代替内容本身。页面没有准确、具体、可以引用的信息，单靠技术标记无法形成稳定引用。

2. 能否用AI批量生成大量文章？

不建议直接批量发布。

按照本文引用的行业口径，2026年广告监管工作已把AI生成广告、引用型广告列为重点监管对象。向模型和平台大量提交重复、无用内容，也被行业转述为“数据污染”。

《人工智能生成合成内容标识办法》已于2025年9月1日起施行。适用范围内的AI生成内容需要同时处理显式标识和隐式标识：显式标识是用户可以看到的文字或图形提示；隐式标识则写入文件元数据，也就是随文件保存、通常不会直接显示给用户的信息。未按要求标识的内容，在部分平台存在下架和处罚风险。

AI可以参与资料整理和初稿写作，但事实核验、观点判断、案例真实性、标识要求和最终编辑都不能省略。

3. 官网排名不错，为什么AI答案仍然不提品牌？

因为搜索排名和AI引用采用的判断方式不同。

一项实测数据显示，某次Google AI概览升级后，原本位于搜索结果前10名的页面，在AI答案中的引用占比从76%降到38%。这说明排名靠前不能保证页面一定被引用。

如果一篇文章包含很多关键词，却结构混乱、结论不明确，AI引擎仍然可能找不到可以直接复述的信息。解决办法不是继续增加关键词，而是提高每个段落的独立性和信息完整度。

4. 屏蔽AI爬虫，能否防止内容被未经授权使用？

屏蔽爬虫的同时，也会失去被读取和引用的机会。

行业调研显示，一部分头部品牌后来承认，全面屏蔽AI爬虫是错误决定。如果企业出于版权考虑需要限制用于模型训练的抓取，可以区分不同爬虫的用途，保留用于实时检索的爬虫访问权限。

具体规则应根据企业版权政策和各类爬虫的公开说明设置，不能把所有AI相关User-Agent一并禁止。

5. 完成90天项目后，是否可以停止？

不可以。

同一个问题的AI答案和引用来源会持续变化。90天以后，项目应进入常态化维护：定期复测提示词，补充尚未覆盖的问题，更新事实、数据和案例，并检查原有引用是否仍然存在。

6. 预算有限，是否应该先做技术，以后再做内容？

技术问题应先处理，但不应占用大部分预算。

Schema、robots.txt、sitemap和服务端渲染属于必要的基础工作，通常可以在几天到两周内完成。完成这些调整后，主要资源仍要投入内容结构改造、产品页、案例和长视频。

否则，页面即使能够被读取，也没有足够的信息可供引用。

结语

一套可以验收的GEO计划，不能只统计发布了多少文章、配置了多少结构化数据。它至少要回答三个问题：

优化前，品牌出现在哪里；
90天内，完成了哪些内容和渠道建设；
复测以后，哪些指标发生了变化。

前30天记录起点并解决页面读取问题；中间30天改造能够被独立引用的内容；最后30天增加有效来源，并用同一组问题完成复测。

完成这三个阶段后，企业得到的是一组能够前后对比的数据。下一阶段应该补什么内容、增加哪些平台、修正哪些页面，都可以根据这些数据继续调整。